Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Default user image.

Bo Söderberg

Lärare

Default user image.

An information-based neural approach to generic constraint satisfaction

Författare

  • Henrik Jönsson
  • Bo Söderberg

Summary, in English

A novel artificial neural network heuristic (INN) for general constraint satisfaction problems is presented. extending a recently suggested method restricted to boolean variables. In contrast to conventional ANN methods, it employs a particular type of non-polynomial cost function, based on the information balance between variables and constraints in a mean-field setting. Implemented as an annealing algorithm, the method is numerically explored on a testbed of Graph Coloring problems. The performance is comparable to that of dedicated heuristics, and clearly superior to that of conventional mean-field annealing.

Avdelning/ar

  • Beräkningsbiologi och biologisk fysik - Har omorganiserats

Publiceringsår

2002

Språk

Engelska

Sidor

1-17

Publikation/Tidskrift/Serie

Artificial Intelligence

Volym

142

Issue

1

Dokumenttyp

Artikel i tidskrift

Förlag

Elsevier

Ämne

  • Biophysics

Nyckelord

  • constraint satisfaction
  • connectionist
  • artificial
  • neural network
  • heuristic information
  • mean-field annealing
  • graph coloring

Aktiv

Published

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISSN: 1872-7921